CNN网络结构-VGG
背景 2014年，VGG分别在定位和分类问题中获得了第一和第二名，在其他数据集上也实现了最好的结果。 结构 VGGNet探索了神经网络的深度与性能之间的关系，表明在结构相似的情况下，网络越深性能越好。 模型中大量使用3*3的卷积核的串联，构造出16到19层的网络。 2个3*3的卷积核 ...
原文：【网络结构】VGG-Net论文解析
目录 . 论文链接 . 概述 . 网络结构 . 卷积核 . 池化核 . 全连接层 . 训练 . 测试 . 其他 .参考链接 . 论文链接 论文链接 . 概述 VGG提出了相对AlexNet更深的网络模型，并且通过实验发现网络越深性能越好 在一定范围内 。在网络中，使用了更小的卷积核 x ，stride为 ，同时不单单的使用卷积层，而是组合成了 卷积组 ，即一个卷积组包括 个 x 卷积层 a st ...
2018-10-15 17:06 0 5485 推荐指数：
相关推荐
【网络结构可视化】Visualizing and Understanding Convolutional Networks（ZF-Net） 论文解析
@ 目录 0. 论文地址 1. 概述 2. 可视化结构 2.1 Unpooling 2.2 Rectification: 2.3 Filtering: 3. Feature Visualization 4. ...
【转】VGG网络结构及参数
VGG网络 VGG16输入224*224*3的图片，经过的卷积核大小为3x3x3，stride=1，padding=1，pooling为采用2x2的max pooling方式： 1、输入224x224x3的图片，经过64个卷积核的两次卷积后，采用一次pooling ...
经典网络结构(LeNet , AlexNet , VGG , GoogLeNet)剖析
github博客传送门 csdn博客传送门 参考: https://my.oschina.net/u/876354/blog/1797489 LeNet C1层（卷积层）：6@28×28 （1）特征图大小 ->（32-5+1）×（32-5+1）= 28×28 （2）参数 ...
【网络结构】Deep Residual Learning for Image Recognition（ResNet） 论文解析
从AlexNet出现后，后面的模型包括VGG，GoogLe-Net等都是想办法让网络边更宽更深 ...
cnn 经典网络结构 解析
网络结构总共8层，5个卷积层，3个全连接层，最后输出1000个分类 分层结构图 简单解释如下 ...
经典卷积神经网络结构——LeNet-5、AlexNet、VGG-16
经典卷积神经网络的结构一般满足如下表达式： 输出层 -> （卷积层+ -> 池化层？）+ -> 全连接层+ 上述公式中，“+”表示一个或者多个，“？”表示一个或者零个，如“卷积层+”表示一个或者多个卷积层，“池化层？”表示一个或者零个池化层。“->”表示 ...
LeNet, AlexNet, VGG-16, GoogLeNet, ResNet的网络结构及代码
1. LeNet class LeNet(nn.Module): def __init__(self): super(LeNet, self).__init__() ...